百度AI■百度大脑UNIT闲聊技能重磅推出个性化干预能力
随着语音识别与自然语言理解等技术的发展成熟 , 智能对话系统在各种场景中的应用越来越多 。 从应用的角度 , 对话系统可以分为任务型、问答型和闲聊型对话系统 。 不同于任务型对话系统以完成任务为目标(比如订餐 , 订票等) , 或者问答型对话系统以回答特定问题为目标 , 闲聊型对话系统更多是与用户进行开放式对话 , 安抚用户情绪或仅是随意地聊天、娱乐等 。
现阶段集成闲聊功能的产品越来越多 , 闲聊也从一开始作为聊天“兜底”的存在慢慢演变为拉近用户距离、建立用户对产品信任的工具 。 但不同场景的产品对闲聊的需求存在着较大的差异 , 同时当前 NLP 技术在闲聊开放域上还存在诸多需要长期攻克的技术难题 , 难免会出现各种『有损商业目标、答非所问、不合场景』等各种问题 。
UNIT 平台为了让开发者能够灵活高效解决这些问题 , 为平台预置的闲聊技能设计研发了个性化干预能力 , 帮助广大开发者在自己的产品中根据使用的场景、业务对闲聊技能的需求定位 , 进行不同维度和不同程度的个性化干预 。 不仅能够降低开发者的研发门槛 , 还能够改善用户的对话体验 。
闲聊技能的干预能力大大改善对话体验
在机器人闲聊中 , 我们通常会碰到那些有损商业目标、答非所问或者不合场景的对话 。 UNIT 闲聊技能的干预能力可以支持开发者进行多维度干预选择 , 比如根据闲聊中用户问题或闲聊答复的文本、情感、情绪进行单条件或多条件组合判断 。 当用户在闲聊过程中触发了干预规则 , 则可以对用户输出固定答复、替换答复中的关键词、生成满足特定条件的答复 , 还可以在答复内容前加上特定的前后缀 。 可以针对开发者使用场景的敏感内容进行灵活高效地干预 。
闲聊技能的干预能力大大降低开发门槛
开发者如果想要实现对闲聊内容一定程度的干预控制 , 通常情况下需要自己配置一个干预的问答技能和通用的闲聊技能配合使用 , 但这样的方式不能实时生效 。 或者是通过编写代码的方式实现对闲聊内容的干预控制 。 而 UNIT 推出的闲聊个性化干预能力 , 无需编程 , 全程图形化配置干预规则 , 提交后经过快速训练就能实时在线上用户端生效 , 快速提升闲聊效果 。
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▲ 个性化干预配置 , 全程图形化操作 , 无需编程
如何快速实现闲聊个性化干预
以一个实际场景演示如何实现闲聊的个性化干预 , 以开发者为某客户代言人进行负面信息的干预控制为例 , 仅需三步操作即可实现闲聊的个性化干预 。
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第一步:获取闲聊技能
在进入 UNIT 配置平台后 , 在『我的技能』-『预置技能』列表中选择『闲聊』技能 , 在对话窗口点击『获取该技能』按钮 , 即可获取闲聊技能并测试 。
第二步:配置个性化干预规则
例如开发者客户的代言人叫小明 , 网上有些关于他『整容』的负面消息 。 在对话测试窗口输入『小明整容后怎么样?』 , 通用的闲聊技能可能会给出负面或不合适的答复内容 。 这种情况下就需要对『小明』、『整容』这样的 query 进行干预了 。
关键词词典配置
进入闲聊技能配置后台 , 在个性化干预模块 , 选择『关键词词典』 , 先建一个代言人名称的词典 , 这个词典里可以设置客户公司多个品牌产品的代言人姓名、艺名等 。 再创建一个『负面』词汇的词典 , 把客户公司代言人相关的所有负面关键词汇都列入这个词典中 。
新建干预规则
进入『个性化干预列表』 , 新建干预规则 , 在干预条件中选择干预对象『用户问题』 , 属性『文本』 , 关系『包含』 , 值选择刚刚创建的代言人名称词典 , 如果在一个条件项里设多个词典 , 那多个词典的直接关系是『或』的关系 , 即只要用户闲聊问题的文本中包含任一词典里的关键词就都满足干预条件 。 把两个关键词设置在两个条件里 , 让他们形成『并』的关系 , 即用户问题中同时包含两个词典中的关键词时才算满足干预条件 。
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